最近有一张2000W条记录的数据表需要优化和迁移。2000W数据对于MySQL来说很尴尬,因为合理的创建索引速度还是挺快的,再怎么优化速度也得不到多大提升。
作为站点或服务器运维人员,网站的备份与还原操作是必须熟练的。MySQL 数据库的导出和导入操作是必不可少的,对于一般的用户,可能使用的比较多的是 phpMyAdmin 这样的可视化操作界面,但是这种界面操作在数据库比较大的情况下,经常出错。
解决:管理员身份打开命令行窗口。之后输入命令tasklist| findstr "mysql" 用于查找mysql的残留进程。杀死MySQL进程,输入命令“taskkill/f /t /im mysqld.exe”,就可以将mysql残留进程全部杀死了
对于传统的关系数据库如oracle,在大量数据导入方面的效率,我们一般有一个大概的认知,即1分钟以内可以导入千万条数据,而对于MySQL数据库,普遍观点以为性能相对较差,尤其时对于千万级别的数据量,几十分钟、几个小时,都是可能的。是否如此,本文会给出答案。
因兄弟项目中mysql有点扛不住了,要做sql优化,但是业务有点小复杂,优化起来有点麻烦(sql嵌套有点多),便想着用Mpp数据库Greenplum测试下,看性能和复杂度怎么样,趟趟水。
MySQL-大批量数据如何快速的数据迁移 背景:最近接触到一个诊所的项目,主要做二次开发,由于甲方没法提供测试数据库(只有生产环境),且二次开发还是基于之前的数据库结构,给了数据库文档和生产库数据地址。由于生产库数据量比较大,我们也没法直接在生产库下二次开发(胆小),我们打算从生产库环境下迁移需要用到表导入自己的开发环境下,迁移的是表结构和表中数据,大概一个表在400M左右(300万条数据),全是InnoDB的存储引擎,而且都带有索引结构。针对如上的迁移数据的需求,我们尝试过直接通过从生产库下导出SQL文件
备份时使用的mysqldump备份了数据库, 约100GB, (主要是某张表很大). 现在要使用该dump文件恢复数据.
目前很多业务使用事务型数据库(MySQL、Oracle)做数据分析,把数据写入数据库,然后使用 SQL 进行有效信息提取,当数据规模很小的时候,这种方式确实是立竿见影的,但是当数据量级起来以后,会发现数据库吃不消了或者成本开销太大了,此时就需要把数据从事务型数据库里拷贝出来或者说剥离出来,装入一个分析型的数据库里。发现对于实时性和变更性的需求,目前只有 Kudu 一种组件能够满足需求,所以就产生了这样的一种场景:
对于一些数据量较大的系统,面临的问题除了是查询效率低下,还有一个很重要的问题就是插入时间长。我们就有一个业务系统,每天的数据导入需要4-5个钟。这种费时的操作其实是很有风险的,假设程序出了问题,想重跑操作那是一件痛苦的事情。因此,提高大数据量系统的MySQL insert效率是很有必要的。
mv mysql-5.7 /usr/local/mysql5.7 或者其他文件夹
之前写到我们只是同步了一个db库,如果说我们打算同步两个、多个甚至全库需要如何操作呢,这里自己也在此研究了下,大佬们可以借鉴下
今天我们的zabbix-server机器根空间不够了,我一步步排查结果发现是/var/lib/mysql/下的libdata1文件过大,已经达到了41G。我立即想到了zabbix的数据库原因,随后百度、谷歌才知道zabbix的数据库他的表模式是共享表空间模式,随着数据增长,ibdata1 越来越大,性能方面会有影响,而且innodb把数据和索引都放在ibdata1下。
常用的 MySQL 数据库恢复工具(也能进行备份操作)是 phpMyAdmin,这是一个开源、免费的工具,大多数主机商(例如 Hawkhost)都会免费提供 。相信很多站长也用过 phpMyAdmin 来进行网站数据库的备份和恢复,确实很方便,并且有多国语言界面。不过,有一种情况可能你还没碰到,就是当你的数据库体积比较大时,例如 SQL 备份文件大于 2MB,甚至大于 10MB,这个时候如果你通过 phpMyAdmin 来进行数据库的恢复,就会出错,显示如下的提示:
如果发现表中已经有此行数据(根据主键或者唯一索引判断)则先删除此行数据,然后插入新的数据,否则直接插入新数据。
http://qicheng0211.blog.51cto.com/3958621/1744603
MySQL 大表数据添加新字段 有时候我们在测试环境给一个表添加字段,但是在线上环境添加一个字段,却极其的慢。原因是线上的数据库一般会存有大量的数据(百万级,千万级),基本的添加字段方式在线上数据库已经不太合适了。 > alter table user add column flag tinyint(1) default 0; 基本添加方式,大量数据的表不推荐。执行加字段操作就会锁表,这个过程可能需要很长时间甚至导致服务崩溃。 解决方案 扩展新表方案 创建一个新表user_ext(id,user_id,f
抛开业务逻辑的因素,根据不同的版本、不同平台、不同停机时间需求,有不同的可选路径决定迁移方
现在我需要在Mysql里插入大量的数据大约1000w,目测会比较耗时。所以现在就像测试一下到底用什么插入数据的方法比较快捷高效。
昨天(北京时间2020.7.13),MySQL如期推出8.0.21版本,这里是 release notes。
最后发现是由于sql脚本文件太大了,有70M。 这是sql文件过大,Mysql执行时间超过最大包大小,导致连接断开。
1.简介一下当前这个项目 能够介绍一下你写的项目: 我们这个大数据项目主要是解决了教育行业的一些痛点。 首先,受互联网+概念,疫情影响,在线教育,K12教育等发展火热,越来越多的平台机构涌现。但是由于信息的共享利用不充分,导致企业多年积累了大量数据,而因为信息孤岛的问题,一直没有对这些数据进一步挖掘分析,因此也不能给企业的管理决策层提供有效的数据支撑。 有鉴于此,我们做的这个教育大数据分析平台项目,将大数据技术应用于教育行业,用擅长分析的OLAP系统为企业经营提供数据支撑。具体的实现思路是,先建立企业的数据仓库,把分散的业务数据预处理,其次根据业务需求从海量的用户行为数据挖掘分析,定制出多维的数据集合,形成数据集市,供各个场景主题使用,最后用BI工具,进行前端展示。 用到的技术架构包括:mysql,sqoop,基于CM的Hive,Oozie和FineBi。由于OLTP系统中数据大多存储在mysql,所以我们最终选择Sqoop作为导入导出工具,抽取数据到数仓,并使用基于CM管理的Hive进行数据清洗+分析,然后sqoop导出到mysql,最后用FineBI展示OLAP的数据分析结果。 所以,我们的技术解决了企业的三大痛点。一是数据量太大问题,传统数据库无法满足;二是系统多,数据分散问题,无法解决数据孤岛问题;三是,统计工作量太大,分析难度高问题,无法及时为企业提供数据参考。
近期在一次演练行动中,对某目标进行了一次渗透测试,期间用到了sqlmap的中转注入技术,还是很有收获的,记录下来和大家共同分享,由于是实战,免不了部分地方是要马赛克的,大家见谅。
面试官你好,我是面试咱们公司大数据开发实习岗位的xxx,曾就读于xx学校数据科学与大数据专业,2022年毕业。
线上的接口的坑太多了。不如自己写一个吧。实际的业务场景中,可以用户回复关键词,可获取系统中相关的消息。
1974 年,IBM 研究员发布了一篇揭开数据库技术的论文《SEQUEL:一门结构化的英语查询语言》,直到今天这门结构化的查询语言并没有太大的变化。
navicat我觉得做程序的基本上都会用,它方便,快捷,直观等,优点很多,这也是我写这篇文章的原因。
小编说:人生苦短,我用Python,使用Python可以操作各种主流的数据库,本文作者李刚,带你快速入门用Python操作MySQL数据库。
随着时间的推移 用户量不断增长 数据量也越来越大 Confluence最初安装使用的是内存数据库 由于这个技术债务 所需的资源(尤其是内存)越来越大 服务启动所需JVM需求不断增长:4G—8G—12G 曾出现因JVM不足导致系统慢或重启失败的情况 稳定性和性能受到一定程度影响 同时版本也比较落后 无法使用一些新特性 于是乎 决定对Confluence进行升级迁移
在我们进行软件开发的时候,很多都只是单纯的增删查改,没有太大的技术含量但是却非常占据我们开发的时间,而且如果稍微一不注意,细节的bug就可能耽误一上午的时间,得不偿失,届于此,自己动手开发了一版代码生成器,java在代码自动化方面做得确实不够好,瞧瞧人家.net,算了,不说了,进入正题吧!
《高性能MySQL》读书笔记(二)——MySQL存储引擎概述 (原创内容,转载请注明来源,谢谢) 一、基础信息 mysql将数据库保存在数据目录下的一个子目录,创建表时,会在此目录下,创
不同场景下 MySQL 的迁移方案 一 目录 一 目录 二 为什么要迁移 三 MySQL 迁移方案概览 四 MySQL 迁移实战 4.1 场景一 一主一从结构迁移从库 4.2 场景二 一主一从结构迁移指定库 4.3 场景三 一主一从结构双边迁移指定库 4.4 场景四 一主一从结构完整迁移主从 4.5 场景五 双主结构跨机房迁移 4.6 场景六 多实例跨机房迁移 五 注意事项 六 技巧 七 总结 二 为什么要迁移 MySQL 迁移是 DBA 日常维护中的一个工作。迁移,究其本义,无非是把实际存在的物体挪走,保
log_bin binlog的开关和binlog的前缀
原文出处: 温国兵(@dbarobin) 一 为什么要迁移 MySQL 迁移是 DBA 日常维护中的一个工作。迁移,究其本义,无非是把实际存在的物体挪走,保证该物体的完整性以及延续性。就像柔软的沙滩上,两个天真无邪的小孩,把一堆沙子挪向其他地方,铸就内心神往的城堡。 生产环境中,有以下情况需要做迁移工作,如下: 磁盘空间不够。比如一些老项目,选用的机型并不一定适用于数据库。随着时间的推移,硬盘很有可能出现短缺; 业务出现瓶颈。比如项目中采用单机承担所有的读写业务,业务压力增大,不堪重负。如果 IO 压
突然! 扩容了,扩容成6个库,每个库需要12个表,你怎么来增加更多库和表? 当你已经弄好分库分表方案,测试也通过了,数据能均匀分布到各个库和表里去,而且接着你还通过双写方案上了系统,已经直接基于分库分表方案在搞了。 需求来了~现在这些库和表又支撑不住了,要继续扩容,咋办?
这个你必须面对的事,就是当你已经弄好分库分表方案,测试也通过了,数据能均匀分布到各个库和表里去,而且接着你还通过双写方案上了系统,已经直接基于分库分表方案在搞了。
看做什么,如果不需要对数据进行实时处理,那么大部分情况下都需要把数据从hbase/mysql(数据库)“导入”到hive(数据仓库)中进行分析。“导入”的过程中会做一些元数据转换等操作。 相关知识如下 数据仓库的几个概念 http://www.ppvke.com/Blog/archives/27862 什么是OLTP? 联 机事务处理系统(OLTP),也称为面向交易的处理系统,其基本特征是顾客的原始数据可以立即传送到计算中心进行处理,并在很短的时间内给出处理结果。也 称为实时系统(Real time S
在开发项目时,因为有一些旧系统的基础数据需要提前导入,所以我在导入时做了批量导入操作 ,但是因为MySQL中的一次可接受的SQL语句大小受限制所以我每次批量虽然只有500条,但依然无法插入,这个时候代码报错如下:
MySQL是一个功能强大的开源数据库。随着越来越多的数据库驱动的应用程序,人们一直在推动MySQL发展到它的极限。这里是101条调节和优化 MySQL安装的技巧。一些技巧是针对特定的安装环境的,但这些
修改后的插入操作能够提高程序的插入效率。这里第二种 SQL 执行效率高的主要原因是合并后日志量(MySQL 的binlog 和 innodb 的事务让日志)减少了,降低日志刷盘的数据量和频率,从而提高效率。
2021-01-19:mysql中,一张表里有3亿数据,未分表,其中一个字段是企业类型,企业类型是一般企业和个体户,个体户的数据量差不多占50%,根据条件把个体户的行都删掉。请问如何操作?
谈到Hermes的索引技术,相信很多同学都会想到Solr、ElasticSearch。Solr、ElasticSearch真可谓是大名鼎鼎,是两个顶级项目,最近有些同学经常问我,“开源世界有Solr、ElasticSearch为什么还要使用Hermes” 在回答这个问题之前,大家可以思考一个问题,既然已经有了Oracle、MySQL等数据库为什么大家还要使用ES下的Hive、Spark? Oracle和MySQL也有集群版,也可以分布式,那ES与Hive的出现是不是多余的? Hermes的出现,并
基于时间类分区我之前写过实现篇、细节篇。今天来继续分享一下时间类分区的真实案例:某家互联网公司数据库系统的表调优过程。
经过上一篇文章的介绍,知道了什么是微信小程序的云开发,知道了微信小程序的云开发其实就是腾讯为我们搭建好的服务器,提供好了数据库,提供好了云存储,提供了云函数相关的功能,通过云函数可以对我们的数据进行加工处理等知识,那么这篇文章就来介绍一下云数据库和云存储的使用。
一直以来我们想要推进内部的自动化系统,但是总是会遇到各种各样具体的问题,有时候我们准备好了,但是总是会有一些因素的干扰,再加上工作时间的安排,有些事情就一拖再拖。《人民的名义》里说得好,打铁还需自身硬
Hive是Hadoop生态中的一个重要组成部分,主要用于数据仓库。前面的文章中我们已经搭建好了Hadoop的群集,下面我们在这个群集上再搭建Hive的群集。
状况描述: 今天登录一个MySQL数据库slave节点主机发现/var/lib/mysql下存放大量的mysql-relay-bin文件,最早的文件创建日期甚至是2018年,我记得在slave库同步完master的日志操作记录后,会删除这些文件(默认设置不会删除,我记错了),于是便查看了slave库的状态,发现如下报错:
大凡先进技术的产生,都不是凭空捏造的,更不是花花瓶子作秀博眼球的。或是要解决某些需求,某些痛点。有其存在的道理和价值。
云服务器的概念很多网站创建用户都比较清楚,因为在进行服务器搭载的过程当中为了节约维护成本和便于未来升级之后的拓展,都会采用云服务器来作为主机运行。云服务器与传统的物理服务器相比大部分的搭载都是建立在虚拟主机的基础上,所以数据库也一般都会选择云数据库来连接,而如何登录云数据库自然也是在进行搭载网站的时候所需要了解到的问题。
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